教育培训行业的大数据分析,教育大数据分析薪资

教育培训行业前景分析

1、教育机构前景：科技应用与教育深度融合：随着科技的不断发展，越来越多的新技术将会应用于教育培训行业中。例如，人工智能、大数据、虚拟现实、区块链等技术将会逐步普及到教育培训行业中，使得教育的效率和质量都得到提高。

教育大数据分析薪资

1、教育大数据分析薪资因地区、职位、经验等具体因素而异，但一般来说，其薪资水平较为稳定且高于普通教育行业。以下是具体分析： 地区因素：教育大数据分析岗位的薪资受到所在地区经济发展水平的直接影响。

2、超一线城市数据：大数据专业应届生的工资水平一般在8K-10K之间，如果说学历高，比如硕士，或者学得好，可能能拿到13K，基本就没有比这个再高的了，北京大数据工程师的平均工资是15-16K左右。

3、所以不要仅仅局限于眼前，要不断的积累学习，才能得到提升。一般来说，美国的大数据分析师的薪资一般都是18万美金每一年。

4、国内某大型招聘平台给出的数据分析师的平均薪酬为：9724（取自1139份样本），在北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等城市，大数据分析师需求量也是非常大的，因此，大数据分析是很有发展前途的。

教育大数据分析方法主要包含哪三类方法?

细分分析法，常用于为分析对象找到更深层次的问题根源。难点在于我们要理解从哪个角度进行“细分”与“深挖”才能达到分析目的。

因子分析方法 所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。

一是降维。方法有很多，目前主流的是因子分析、主成分、随机森林 二是回归。比较传统的方法，根据因变量类型，可以分为一般回归和离散回归，商业上离散回归用得比较多，比如logit模型probit模型 三是聚类。

对比分析数据分析方法 很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。

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